科技实时新闻、最新快讯- 第200页 news.news·换个方式看新闻|AI看新闻、实时追踪事件后续

智能推荐信息源

由 AI 根据您的兴趣偏好筛选

4个月前

我很喜欢的越南独立开发者Tony Dinh最新文章 Code, Money, and Travel 文章里面写到，他的AI套壳项目TypingMind已经达到了13-16W美元/月的收入。令人佩服和羡慕.... 算是独立开发者的天花板了吧，当然不能和Pieter Levels这种怪物相比，但也超越了绝大多数的开发者。

#越南独立开发者 #Tony Dinh #TypingMind #AI套壳项目 #月收入13-16万美元

4个月前

大的要来了。 New products are coming soon.

#New products #Coming soon

4个月前

选词=看“需求 × 竞争 × 变现”三件事。Similarweb 能一次性把这三件事的关键指标摆在你面前，按这个流程做就不容易踩坑。一、先把标准讲清楚搜索量：有人搜才有戏。量越大，需求越多，但通常竞争越强。 KD（关键词难度）：0–100。新站优先 20–40，90+ 别碰。零点击率（Zero-click）：用户搜完不点任何网页。越低越好，建议 ≤50%，能到 ≤30% 更香。 CPC（每次点击费用）：广告主为这个词愿意付多少钱。越高越值钱，一般 ≥$1 就值得重点看。 “有量、好上、愿付费，才值得干。” 二、上手就做：3步工作流第1步：丢个大词试水比如你要做 AI 简历生成器，先搜：“AI resume builder”。看整体盘子：量大不大、KD 多高、CPC 有没有钱味儿、零点击多不多。第2步：从大词往下钻大词常常 KD 高、竞争硬。点“相关关键词”：看更具体的长尾：如 “AI cover letter tool”、“student resume AI generator” 这一步的目标是：把 KD 压低到 20–40 档，同时保留还不错的 CPC。如果零点击很高，换个角度：加意图词（for students / for freshers / free / online / 2025），能有效降难度。第3步：做价值判断优先级排序模板： KD 低（≤40）零点击低（≤50%，最好 ≤30%） CPC 高（≥$1 更佳）搜索量别太小（看你产能，一般 ≥中位数即可）两类词的打法：爆发词：有明显峰值、回落快 → 蹭热点、快产出稳定词：曲线平稳 → 长期布局、做柱石内容三、怎么读趋势图（28天曲线）横轴是时间，纵轴是点击量，颜色是来源。看到9月初突然拉到120、随即回落，这多半是事件驱动的阶段性热点。做法：热点词用来带流，顺藤摸瓜找到长期长尾，比如 “AI resume → AI cover letter → student resume AI”。原文链接：

#AI简历生成器 #关键词挖掘 #Similarweb #长尾关键词 #市场趋势

沉浸式翻译

4个月前

案例研究俱乐部（Case Study Club）专注于数字产品和用户体验设计（UX Design）的资源网站，提供大量来自全球各地的优秀设计案例研究合集。涵盖知名公司和独立设计师的实战案例，如 Postman、Google Docs、Linkedin、Help Scout、Avast、Office 等，内容囊括用户研究、原型、视觉/UI设计、可用性测试等多个环节。不断添加新的 UX 和产品设计项目，内容保持前沿。所有内容免费，对设计师和产品经理极具参考价值。被 Apple、Google、Spotify 等大厂设计师和行业专家广泛引用和推荐。支持按流程、产品、用户体验、界面、品牌、线框图、仪表盘、新手引导等分类浏览，方便查找感兴趣领域的案例。

#数字产品 #用户体验设计 #案例研究 #UX设计资源 #设计灵感

4个月前

年底回国，最近开始准备面试，看国内的机会现在感觉就是 - 转型 ai，很难很卷 - 不转型 ai，死路一条先面几家公司看看咸淡，感受下国内水温如果有合适的机会欢迎联系我

#回国 #面试 #AI转型 #国内机会 #求职

𝙩𝙮≃𝙛{𝕩}^A𝕀²·ℙarad𝕚g𝕞

4个月前

Token泡沫的能量成本视角解释：如果当前的LLM或者视觉生成模型不解决符号接地问题，不找到可以cover能源成本的实际生产价值场景，在in-silicon空转的话，破灭是迟早的事。算力是个好生意吗？只有卖芯片的，NIVDIA类似于互联网刚兴起时的cisco。而token生产公司类似于.com门户，基于token的再加工创业公司就是token内容的再生产。只有和产业生产结合产生实质效率提升价值才算是符号接地，否则像生产屎山代码、写八股PPT，这些都是无效内卷，都是加速泡沫破灭。 ————————— ICL和IWL的能量对⽐（粗略估算） ICL（单次查询）： • 前向传播：~1e-3 kWh • 总计：~1e-3 kWh IWL（完整训练GPT-3级别）： • 训练时间：~1个⽉ • GPU功耗：~1000 kW • 总计：~720,000 kWh ⽐率：~7亿倍差距 - 系统2（IWL）：慢，但稳定，⾼能耗摊销 - 系统1（ICL）：快，但临时，低能耗

#Token泡沫 #能源成本 #LLM #算力 #产业结合

4个月前

史蒂夫·乔布斯在 1985 年就预测了 ChatGPT的出现

#史蒂夫·乔布斯 #ChatGPT #预测 #1985年 #科技

4个月前

真的服了老中人，公司国庆期间部属了一套dify，直到今天开测了，才发现，又尼玛是中国人搞的，真是中国人要统治世界啊。。。

#老中人 #Dify #国庆 #中国人 #统治世界

Jesse Lau 遁一子

4个月前

Sora app以2.9分低分仍然位列apple app 美国区榜首带动了chatGPT继续在榜眼位置，且4.9分叫好

#Sora App #ChatGPT #App Store #低分高位 #市场表现

4个月前

而直播卖书，几乎只能推实体书不能推电子书，所以更是让出版社不愿意在电子书渠道上架了。当然，这对盗版用户可能确实没什么影响。但其实这是胡话，因为以前的盗版电子书，大部分也是从 Kindle 上破 DRM 出来的。没有 Kindle 之后，盗版在速度和广度上也大幅下降了。

#直播卖书 #实体书 #电子书渠道 #盗版 #Kindle

老范讲故事🎙️

4个月前

YouTube Shorts对TikTok发起了总攻。千次互动观看的收益，从前期的0.03美金，提升到了0.24美金，直接涨了8倍。大家去发Shorts啊，真金白银的给钱啊。

#Youtube Shorts #TikTok #短视频收益 #0.24美金 #积极

𝙩𝙮≃𝙛{𝕩}^A𝕀²·ℙarad𝕚g𝕞

4个月前

LLM的IWL和ICL就是典型的环境双峰分布 (Bimodal Environment)的学习适应范式：也是对语言世界动力学的精辟概括。 ◦峰 A (高频、稳定、慢变)：世界的大部分规律（物理定律、语法规则、社会常识）在很长的时间尺度内是稳定不变的。对于这些规律，最经济的策略是投入巨大能量进行一次性的、深度的学习，将其“编译”或“固化”到系统底层。 ◦峰 B (低频、易变、快变)：世界也充满了各种临时的、具体的、需要快速反应的情境。对于这些情境，重新进行底层学习是不可思议的浪费。最经济的策略是拥有一个轻量级的、能够快速调用和组合底层规律的系统来应对。

#LLM #IWL #ICL #环境双峰分布 #语言世界动力学

4个月前

你在用什么语音输入工具？ ASR技术越来越强，身边很多朋友开始用语音转文字交流。目前看，口碑最好的是Spokenly，提及比较多的有微信语音输入。据说阿里开源的ASR相当好，谁Vibe Coding个工具出来给大家用？

#语音输入 #ASR技术 #Spokenly #微信语音输入 #阿里开源ASR

4个月前

随着ChatGPT的诞生，人们对科学成果的期待也提高了很多，诺贝尔奖相对而言就是科学界的缝缝补补，其实人们等着是Sora2、Nano Banana、量子计算、常温核聚变、具身智能、AGI这些产品，而诺贝尔奖如果不向这些产品的支撑理论对齐，也就会逐步减少它的影响力。另外，AI获诺贝尔奖的日子不远了。

#ChatGPT #Sora2 #人工智能 #诺贝尔奖 #科技期待

陈少举（🦣 @[email protected] ）

4个月前

发现Rufus更新到4.11了，更新后按下Ctrl+Alt+D可以打开深色（作弊？）模式，还挺有意思的。😂 ref: 下载：。

#Rufus 4.11 #深色模式 #Ctrl+Alt+D #作弊模式 #更新

4个月前

🔥 转：日本人又得今年的诺贝尔化学奖。这太打中国科技界的脸了，科研经费投入比日本多得多、科学家人数、大学和研究所数多得多，为什么就是干不过日本？不是说中日是同种同文吗？差别怎么这么大呢！估计，习近平要把科学院院长和教育部长叫来骂了：一群废物。中国大学只要还有党委书记、政治课、军训….就不会出原创性大成果。谁见过烤箱里母鸡下蛋？ The Nobel prize in chemistry has been awarded to three scientists who created revolutionary porous materials that can harvest water from desert air, capture carbon dioxide from industrial facilities and remove toxins from water. Susumu Kitagawa, of Kyoto University, Richard Robson, of the University of Melbourne, and Omar Yaghi, of the University of California, Berkeley, shared the 11m Swedish kronor (about £871,400) prize awarded by the Royal Swedish Academy of Sciences in Stockholm.

#诺贝尔化学奖 #日本科技 #科研差距 #原创性成果 #材料科学

4个月前

酷，从论文生成演示视频的工具：Paper2Video，输入一篇论文，直接吐出一段带真人头像、字幕、翻页指针的学术演讲视频把读论文、做PPT、录讲解、剪片子全部自动化了，几分钟可产出一条能直接发B站/YouTube的学术演讲视频其技术实现是用了一个PaperTalker多智能体框架，该框架把复杂的生成任务分解成四个并行的构建器幻灯片构建器，把论文转成LaTeX幻灯，自动排版、自动纠错字幕构建器，看图说话，写出讲解词和该指哪的提示光标构建器，把提示变成屏幕坐标，同步移动鼠标/激光笔演讲者构建器，用TTS把字幕转成旁白，再用预先提供的演讲者肖像照，生成虚拟数字人演讲视频并且它配备了一套评估体系，来评价生成的学术视频的准确性和高效性 #论文转视频 #Paper2Video

#论文转视频 #Paper2Video #学术演讲视频 #自动化 #数字人

4个月前

刚跟朋友聊天，他说Sora的下载“仅”100万。而Grok最近推出的图生视频，因尺度大，能搞HS，预计增长会很猛。成人产业往往是新技术的第一采纳者。从流媒体、P2P下载，到VR、AI这些全都是。人类的本能和欲望，是新生产力的助推器，哈哈哈。

#Sora #Grok #图生视频 #成人产业 #技术采纳

4个月前

听了Zilliz创始人Charles的分享，我有几点收获笔记跟大家分享：五年前我们开始做向量数据库时，这还算是个相对前沿的技术方向。直到2023年随着RAG技术的成熟，这个领域才真正具备了商业化的可能性。这让我想到，有些技术的价值需要时间来验证，过早商业化往往会遇到很多问题。作为基础设施软件领域的创业者，我们早期也面临着商业化困难的挑战。坚持投入了五年时间，团队累计投入了约300人年，才慢慢看到曙光。基础设施产品的特性决定了它需要长期的打磨和积累，急功近利很容易半途而废。对于创始团队而言，我认为建立一套产品成熟度的检查清单非常重要，同时还要密切关注市场趋势的变化。在条件不成熟时，千万不要为了商业化而盲目行动，那样不仅浪费资源，还可能错失真正的机会。当决定商业化时，我建议组建新的专业团队。原来负责社区运营的同事虽然在社区建设方面有优势，但他们的思维方式和能力模型可能与商业化需求存在差异。我们要做的是发挥他们的优势，而不是试图让他们同时满足多个角色的要求。 "慢就是快"这句话在基础设施领域尤其适用。我们要建立长期主义的心态，不要被短期利益诱惑。如果一开始就抱着赚快钱的心态，很容易在困难面前退缩。基础设施产品需要时间来建立壁垒，需要持续投入才能看到回报。和2C产品不同，基础设施技术产品的市场规模评估应该从全球视角出发，不需要局限于某个单一市场。我们要考虑的是技术本身的普适性和应用场景的广度，而不仅仅是眼前的区域市场。从全球视角看，这一波AI革命的发展速度确实远超以往。国内的科技公司应该坚定地投入进去，这不仅是一次技术迭代，更像是移动互联网浪潮那样的时代机遇。我们需要保持学习和创新的热情，抓住这个难得的发展窗口。这些经验对所有科技创业者都有启发：坚持长期价值、尊重技术规律、保持开放视野，这些或许就是成功的关键。

#Zilliz #向量数据库 #RAG技术 #商业化 #长期主义

4个月前

国内和海外的科研生态呈现出不同的特点。像脑机科学、生命科学、低空科技、机器人这些领域，国内不少研究往往依托高校教授的团队展开。这种模式下，团队成员多是教授自己培养的学生，从博士到博士后，新员工也主要来自这些“师门”内部，很少有外部社会招聘的情况。这种相对封闭的作业模式，让学生们在毕业后面临一个现实问题：由于研究领域高度细分，他们很难转向其他行业，职业发展的路比较窄。这也意味着，学生在科研过程中几乎没有“退路”，一旦与导师的研究方向或资源支持脱节，就可能很难融入更广阔的社会。国内高校教授在风格上往往比较低调，重心更多放在具体的科研探索上，而海外很多顶尖学者则更擅长将前沿科技与社会传播结合。比如像Yann LeCun、Andrew Ng、李飞飞这些国际知名学者，不仅在学术领域成就斐然，还积极通过公开演讲、社交媒体等方式分享研究成果，成为公众熟知的科技“网红”。他们往往会利用自己的影响力推动技术落地，甚至在一些创业项目中扮演早期投资者的角色，通过实际行动支持技术创新。这种差异的背后，其实是科研生态和人才培养模式的不同侧重。国内更注重学术传承的“师徒制”，海外则更强调开放协作与资源整合。对于前沿科技的发展而言，如何打破封闭、促进跨界交流，让科研成果更好地服务于社会，或许是值得深入思考的方向。

#科研生态 #人才培养模式 #师徒制 #开放协作 #跨界交流

4个月前

我们始终在探索一个核心问题：人们究竟想要什么样的产品？结合对生活的观察与实践，我认为有两类产品最能触动人心。第一类是刚需产品。这类产品满足的是马斯洛需求层次理论中最基础的生存与安全需求，比如衣食住行、通讯工具、基础医疗等。它们就像空气和水，平时可能不被特别留意，但一旦缺失，生活就会陷入混乱。以手机为例，它早已超越单纯的通讯工具，成为现代人获取信息、保持连接、处理工作的核心载体。这种刚需性并非一成不变，而是随着社会发展不断演化。第二类是非刚需产品，但它能显著提升生活质量。这类产品的价值在于“锦上添花”，用更巧妙的方式解决人们的痛点，让生活变得更轻松、更愉悦。洗衣机的诞生就是一个典型案例。人类用手洗衣的历史长达数千年，但洗衣机的出现，让人们从繁重的家务中解放出来。如今，配备洗衣机几乎成了租房或家庭生活的“标配”，它带来的不仅是时间的节省，更是生活品质的提升。那么，什么样的非刚需产品才能真正成为人们“想要的产品”？我认为需要满足两个关键条件：首先，实用性与可靠性。它必须真正“有用”，能解决用户的实际问题，而且使用过程简单便捷，关键时刻能“随叫随到”。比如智能音箱，它解决了“解放双手”获取信息的需求，当你做饭时想知道天气、查菜谱，或者睡前想听故事，它都能快速响应。这种“有用”不是可有可无的点缀，而是能融入日常场景的实用工具。其次，时间的“再分配”价值。这类产品节省下来的时间，最终会被人们投入到更有意义的事情上，比如陪伴家人、发展兴趣、专注工作等。洗衣机节省的时间，让人们能从家务中脱身，享受更多休闲时光；短视频平台节省的时间，让人们能利用碎片化时间获取乐趣或知识。这种“时间再分配”的价值，让产品从单纯的工具升华为生活方式的一部分。无论是刚需产品还是优质的非刚需产品，其本质都是对人的需求的深刻理解。刚需产品是“基础盘”，保障生活的稳定运行；优质非刚需产品是“增值项”，推动生活向更高质量演进。在创新的过程中，我们需要始终思考：这个产品是否真正理解了用户的痛点？它能否为用户创造价值？当产品能够自然融入生活，成为用户“想要”而非“需要”的选择时，它就具备了长久的生命力。这或许就是产品设计的终极目标——让技术与人性更好地融合，让生活因产品而更美好。

#产品设计 #用户需求 #刚需产品 #非刚需产品 #生活质量

4个月前

大家对于买便宜的服务器是有顾虑的，俺也一样。毕竟幸苦做出来的产品，用户数据是最宝贵的，比如我已经存储了 7w 多条推文，1w 多个推特账号。一旦丢失，损失巨大。有一个极低成本的解决方案代码放到 github（免费），便宜的服务器绑定 github 仓库，push之后自动编译部署。数据库也放在同一台服务器上（省钱），但是给数据库设置定时备份，备份到 Cloudflare 的 R2 存储桶里（10G 内免费）这样1 年 10 几刀的服务器我也不怕他跑路，我随时可以重新部署并恢复我的数据。如果一个产品跑出来结果了，能产生收益后，我再给它搬家到贵一点但是更稳定的服务器即可。

#服务器 #数据备份 #Cloudflare R2 #低成本 #GitHub

4个月前

なぜDifyで本質AIかについていい説明でした。 Difyを通して考える「バブリーAI vs 本質AI」｜よーへい #zenn

#Dify #本質AI #バブリーAI #AI #zenn

4个月前

在GitHub上高效找到有价值的项目，关键在于善用平台的筛选工具。以我的经验，一个简单却有效的方法是使用“星标数”作为初步筛选标准。通常来说，星标超过5000的项目，往往经过了大量开发者的实践检验，其代码质量和技术价值有较高参考性。具体操作时，打开GitHub搜索框，输入“stars:>5000”即可快速定位这类项目。如果想进一步聚焦，还可以组合其他条件，比如限定编程语言“language:python stars:>5000”，或在项目名称中搜索特定技术关键词“in:name React stars:>5000”。这种组合搜索能帮你精准找到感兴趣领域的优质项目。除了直接学习，星标过万的项目往往是开源社区的标杆，很多都提供了完善的文档和活跃的讨论。通过阅读这些项目的代码和参与社区互动，不仅能学习先进的技术架构和编码规范，更能理解开源协作的逻辑——这种“站在巨人肩膀上”的学习方式，能让技术成长更高效。选择项目时，可以多关注其“in:name awesome stars:>5000”这类标签，这些项目常被社区推荐为学习资料或工具库，适合作为技术栈拓展的参考。但最重要的，还是结合自身需求去实践，从源码中拆解思路，在参与贡献中深化理解，这才是开源学习的核心价值所在。

#GitHub #开源项目 #星标数 #技术学习 #代码质量

𝙩𝙮≃𝙛{𝕩}^A𝕀²·ℙarad𝕚g𝕞

4个月前

根据DeepMind的研究（Akyürek et al., 2023），ICL等价于： ΔW = u · vᵀ （秩1矩阵）其中： • u ∈ ℝᵈ：输⼊模式（"问题"的编码） • v ∈ ℝᵈ：输出⽅向（"期望答案"的⽅向）

#DeepMind #ICL #秩1矩阵 #Akyürek et al. #神经网络

... ...